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    Nature neuroscience:眶额皮层对纹状体的控制导致了经济决策

    动物必须不断地评估其环境中的刺激,以决定追求哪些机会,在许多情况下,这些决定可以从根本上的经济角度来理解。虽然几个大脑区域单独参与了这些过程,但与这些区域在决策中相关的全脑机制尚不清楚。通过一种大鼠的经济决策任务,我们发现两个连接的大脑区域,即腹外侧眶额皮层(OFC)和背内侧纹状体(DMS)的神经活动是经济决策所必需的。这两个大脑区域的相关神经活动惊人地相似,主要是由决策过程的空间特征决定的。然而,OFC中选择方向的神经编码先于DMS,并且这种时间关系与选择的准确性密切相关。此外,为了进行适当的经济决策,还需要特别开展OFC预测DMS的活动。这些结果表明,OFC中的选择信息被传递到DMS,以引导准确的经济决策。

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    ECNet:学习进化信息指导蛋白质工程

    深度学习已经越来越多地应用于蛋白质工程领域。使用语言模型学习大规模序列的数据,得到序列分布的规律最为流行。但是,从Uniprot、Pfam等大规模序列库中学到的信息只能捕获广义上的context,缺乏对需要工程改造序列的特异性。在蛋白质工程中,学习整个序列空间context性质的模型,应对突变后的序列性质预测往往不够敏感。针对这一问题,伊利诺伊大学香槟分校的Huimin Zhao教授课题组与Jian Peng教授课题组发展了ECNet,可以挖掘全序列空间与同源序列内的进化信息(context),用以蛋白质工程中的序列功能预测。ECNet对于序列-功能的关系预测超过了现有的机器学习方法,该工作近期发表在Nature Communications上。

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